Pour accélérer la découverte de données pour les objets Deepseek-R1 à l'aide des métadonnées Amazon S3, suivez ces étapes:
1. Activer les métadonnées S3: assurez-vous que les métadonnées S3 sont activées pour vos seaux à usage général. Cette fonctionnalité capture automatiquement les métadonnées pour les objets de ces seaux, y compris les métadonnées définies par le système, comme le temps de création et la classe de stockage, les métadonnées personnalisées telles que les balises et les métadonnées d'événements comme les événements de mise à jour ou de suppression [1] [3].
2. Stockez les objets Deepseek-R1 dans S3: stockez vos fichiers de modèle Deepseek-R1 et les données connexes dans un seau S3. Cela peut inclure des poids de modèle, des données de formation ou tout autre fichier pertinent. Utilisez des commandes comme `AWS S3 Sync` pour télécharger vos fichiers sur S3, à l'exclusion des répertoires inutiles comme` .git` [5].
3. Appliquez des métadonnées personnalisées: utilisez des balises d'objet pour appliquer des métadonnées personnalisées à vos objets Deepseek-R1. Cela pourrait inclure des informations telles que les versions du modèle, les ensembles de données de formation ou des cas d'utilisation spécifiques. Les métadonnées personnalisées vous permettent d'annoter des objets avec des détails spécifiques à l'entreprise, ce qui les rend plus faciles à interroger et à gérer [1] [10].
4. Métadonnées de requête avec des tables S3: les magasins de métadonnées S3 ont capturé des métadonnées dans des tables d'iceberg Apache en lecture seule, appelées tables de métadonnées. Ces tableaux sont optimisés pour la requête et peuvent être intégrés au catalogue de données AWS Glue. Cette intégration vous permet d'interroger vos métadonnées en utilisant des services comme Amazon Athena, Amazon EMR ou Amazon QuickSight [1] [7].
5. Intégrer aux services AWS Analytics: utilisez AWS Analytics Services pour interroger et analyser vos métadonnées. Par exemple, vous pouvez utiliser Amazon Athena pour exécuter des requêtes SQL sur vos tables de métadonnées, vous aidant à localiser rapidement des versions de modèle DeepSeEk-R1 spécifiques ou des ensembles de données de formation [1] [10].
6. Surveiller et mettre à jour les métadonnées: Lorsque vous mettez à jour ou ajoutez de nouveaux objets DeepSeEK-R1 à votre seau S3, les métadonnées S3 rafraîchissent automatiquement les tables de métadonnées pour refléter ces modifications. Cela garantit que vos métadonnées restent à jour et précises, facilitant la découverte et la gestion efficaces des données [1] [9].
En tirant parti des métadonnées S3 de cette manière, vous pouvez rationaliser le processus de gestion et de découverte d'objets Deepseek-R1 dans vos seaux S3, améliorant votre capacité à analyser et à utiliser ces actifs efficacement.
Citations:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[3] https://repost.aws/questions/qug7thxs_ltqk-n4dfasm20w/few-records-in-s3-metadata
[4] https://www.youtube.com/watch?v=pwekt7ic6ve
[5] https://community.aws/content/2sijqpapmtmnxlriqt5czpttzia/deploy-deepseek-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-service-on-new-new-metadata-management-ayer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-manged-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-manged-apache-iceberg-loables-for-faster-data-lake-analyticy-and-utomatic-metadata-geneneration-to-simplify-data-discovery-et-incommandée
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-understand-s3-data-with-metadata-offing/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/